scipy
매개 변수가있는 배포를위한 rv_continuous

긍정적 인 실제에 대한 음 이항

from scipy.stats import rv_continuous
import numpy

class Neg_exp(rv_continuous): 
    def _cdf(self, x, lamda):
        return 1-numpy.exp(-lamda*x)
   
neg_exp = Neg_exp(name="Negative exponential", a=0)

print (neg_exp.pdf(0,.5))
print (neg_exp.pdf(5,.5))
print (neg_exp.cdf(5,.5))
print (neg_exp.stats(0.5))
print (neg_exp.rvs(0.5))

scipy는 (정의하지 않은) 다른 함수의 매개 변수와 사용자 정의에서 작성한 모든 함수 호출에서이 매개 변수의 순서를 유추하기 때문에 _pdf 또는 _cdf를 정의하는 것이 필수적입니다. 이 경우 λ 매개 변수는 하나뿐입니다. 확률 변수 값을 나타내는 변수는 _pdf 또는 _cdf의 정의에서 맨 처음에 나타납니다.

이 함수 중 하나만 정의하면 scipy는 다른 함수를 수치로 계산합니다. 효율성을 높이려면 두 가지를 모두 정의하십시오. 유사하게, 최상의 효율성을 위해 알려진 매개 변수의 측면에서 _stats를 정의하십시오. 그렇지 않으면 scipy는 수치 방법을 사용합니다.

서브 클래스 화 될 때가 아니라 클래스가 인스턴스화 될 때 (변수 a 는 0으로 설정되고 b 는 기본적으로 무한대로 설정 됨) 배포판의 지원이 정의됩니다. 클래스의 인스턴스 중 하나가 호출 될 때만 배포의 매개 변수가 설정된다는 점에 유의하십시오. 마지막 5 행의 코드와 같습니다.